上一篇讲解了hadoop2.0当中Mapreduce是如何运行的，知道MRAppMaster通过调用yarn节点管理器启动一个节点容器来运行Map任务和reduce任务。本篇文章来详解讲解一下Map任务是如何运行的。
任务节点根据客户端程序代码中编写的待处理的数据。然后根据任务提交的配置信息来计算需要的maptask的数据。然后Maptask的第一个阶段就是读的阶段，从待处理的分片数据（inputSplit）当中读出一个个键值对key/value。
通过用户程序编写的Map()函数处理，把read阶段解析处理的键值对进行处理，再产生一系列新的键值对。
在调用完map()函数，会调用outputCollector对map的结果进行分区处理（partitioner），并写入到内存缓冲区中。
当缓冲区满了，maptask会将缓冲区的数据“溢写“到本地磁盘上，生成一个spillN.out(其中N代表溢写的次数)的文件。
1、利用快速排序算法对缓存区内的数据进行排序，按照分区编号Partition(先)、分区内的key（后）进行排序，把数据以分区为单位聚集在一起，同时分区内的key是有序的。
2、然后按照分区编号的大小，由小到大依次写入到spillN.out临时文件当中。假如用户程序编写了combiner函数，那么在写入之前还会根据用户的需求对分区数据进行一次聚集处理。
3、将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，主要是元数据在临时文件中的位置、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，将会把内存索引写到文件spillN.out.index中。
当数据处理完后，MapTask会将所有临时文件进行合并，合并成一个大文件保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。
